Kursplan

Introduktion till artificiell intelligens

  • Vad är AI och var används det?
  • AI vs. Maskininlärning vs. Djupinlärning
  • Populära verktyg och plattformar

Python för AI

  • Repetition av grundläggande Python
  • Användning av Jupyter Notebook
  • Installation och hantering av bibliotek

Arbete med data

  • Dataförberedelse och -rensningsarbete
  • Användning av Pandas och NumPy
  • Visualisering med Matplotlib och Seaborn

Grundläggande maskininlärning

  • Superviserad vs. osuperviserad inlärning
  • Klassificering, regression och klustringsanalys
  • Modellträning, validering och testning

Neuronala nätverk och djupinlärning

  • Arkitektur för neuronala nätverk
  • Användning av TensorFlow eller PyTorch
  • Bygga och träna modeller

Naturlig språk- och datorseende

  • Textklassificering och opinionsanalys
  • Grundläggande bildigenkänning
  • Förtränade modeller och transferlearning

Implementering av AI i applikationer

  • Spara och ladda modeller
  • Använda AI-modeller i APIs eller webbapplikationer
  • Bästa praxis för tester och underhåll

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Förståelse för programmeringslogik och strukturer
  • Erfarenhet av Python eller liknande högnivåprogrammeringsspråk
  • Grundläggande kunskap om algoritmer och datastrukturer

Målgrupp

  • IT-systemsprofessionals
  • Softwareutvecklare som vill integrera AI
  • Ingenjörer och tekniska chefer som utforskar AI-baserade lösningar
 40 Timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Vittnesmål (1)

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier